秋招过半，数分面试官好像有点儿黔驴技穷了

纯属标题党，面试官们怎么可能黔驴技穷，800个问题在那儿等着我们呢，要不是时间精力有限，肯定想和小朋友们掰扯掰扯，毕竟一眼望过去，都是bug 但话说回来，秋招到现在，通过自己带的同学的反馈，以及我在看到的各类面经，今年的数据分析秋招，和往年也确实没有特别大不同，和数分强相关的面试问题依然集中在以下2个类型： 1️⃣数分方向的bq问题 比较常问的，怎么看待数据分析师这个岗位？你眼中数据分析师的价值是什么？为了求职数分，都做了哪些准备？ 前两个问题，我个人感觉，结合自己的实习经历和项目经历，通过数据分析在实际工作中的应用，去体现自己对岗位的理解，会更加接地气，且更不容易假大空 📍面试嘛，适度的真诚，是必杀技 2️⃣业务场景问题 指标体系搭建和异动分析，这已经被说烂了，年年问，年年考，毕竟，这已经成了数据分析能力的基本功，就像写代码之于工程师，写sql之于数开，画图之于UI一样 另外，今年面试对于简历上的实习经历，近乎“拷问”，可能学历和实习也已经不具备区分度了，只能更卷地去看候选人对工作的理解。目前看，最常考的包括： - 需求怎么来的，或者问“为什么做这个？”，“为什么选择做a而不是b”； - 收益怎么测算，或者问，你的xx建议为什么能对xx指标有影响； - 某个阈值为什么这样定，尤其是如果我们的项目涉及到“分层”，尽量避免说拍的，能提供一个前后不矛盾的理由即可； - 如何与他人协作的； - 下一步还能做什么，DA做项目，基本都是，发现问题-定义问题-形成假设/确定分析框架-数据论证-输出建议-深入分析/落地-拿效果-再分析迭代，所以下一步动作也可以从这些环节中找； - 重新做一遍哪里可以做得更好，试着从“需求确认-业务逻辑拆解-分析框架搭建-分析方法选择-结论输出-策略建议-效果论证”这些环节中找； - 这个项目给你带来的成长有哪些，尝试从“业务理解-数据分析能力-团队协作”三个角度聊； 目前总结地差不多这些问题，如果你遇到了让自己很费解的题目，欢迎抛出来讨论